（すべてのレベルの）データサイエンティスト向けの9つの優れたポッドキャスト
公開: 2022-04-28急速に変化する分野の先を行くために、データの専門家は生涯学習に取り組む必要があります。 しかし、継続教育のすべてが教室（またはオンライン）で行われる必要はありません。豊富な有益なポッドキャストのおかげで、忙しい技術専門家は、車で通勤したり、トレッドミルで走ったり、夕食を作ったりしながら、最新のデータサイエンスを探索できます。
それを念頭に置いて、ここにすべてのデータサイエンティストが聞くべき9つのポッドキャストがあります。
データ懐疑論者
この由緒あるデータサイエンスポッドキャストは、正当な理由で長い間人気がありました。
カイルポリチが主催するDataSkepticは、データサイエンス、統計、機械学習、人工知能に関連するトピックを掘り下げます。
最近の人気エピソードの1つで、Polichには、優れたチャットボットの構築に関するアドバイスを提供したMicrosoftBotFrameworkの従業員が参加しました。
Data Skepticには、Linh Da Tranが共催する人気の一連の「ミニ」エピソードもあり、15分以内にp値やベイジアン更新などのトピックを探索し、結婚したホスト間の楽しい冗談の利点を追加します。
線形逸脱
この巧妙な名前の毎週のポッドキャストでは、データサイエンティストのKatieMaloneとユーザーインターフェイスエンジニアのBenJaffeが、経験豊富なデータサイエンティストと初心者の両方にとって、複雑な機械学習のテーマについて楽しく親しみやすい方法で話し合うことができます。
エピソードは通常30分をはるかに下回る時間で発生するため、ホストは実際のアプリケーションを念頭に置いてデータサイエンスの問題を頻繁に調査します。たとえば、トラフィックメータリングアルゴリズムで人気のあるエピソードです。
彼らはまた、キャリアのヒントとプロのデータサイエンスチームがプロジェクトを選ぶ方法についてのガイドを含むエピソードを記録しました。
トーキングマシン
機械学習の世界への窓を約束するキャサリン・ゴーマン（元公共ラジオプロデューサー）とニール・ローレンスの有益なポッドキャストは、業界の専門家との啓蒙的な会話、ニュースや質疑応答の議論を特徴としています。
最近のゲストには、GoogleBrainのJasperSnoek、Alan TuringInstituteのAdrianWeller、UberのEoinO'Mahoneyが含まれます。 番組のアーカイブから、機械学習と魔法の思考についてのGoogleの研究者Illya Sutskeverのインタビューと、ホストがAIと宗教についてチャットするシーズン4のエピソードをチェックする価値があります。
データストーリー
EnricoBertiniとMoritzStefanerが主催するこの隔週のショーは、他のほとんどのデータサイエンスポッドキャストとは一線を画す焦点を持っています。それはデータの視覚化です。
主催者はしばしば、彼らのトピックに対して高潔な、あるいは哲学的なアプローチを取ります。 あるエピソードでは、ホストは学者のキャサリンディグナツィオがフェミニストのデータの視覚化について話すことを歓迎し、別のエピソードでは、ポールスロヴィックが「統計的麻痺」、つまり統計が思いやりを引き出したり、人間の悲劇の規模の感覚を伝えることができないことについて話しました。
オライリーデータショー
O'ReillyMediaのチーフデータサイエンティストであるBenLoricaは、このビッグデータポッドキャストに有名なゲストを惹きつけています。
ショーの技術的な観点がカジュアルなリスナーを混乱させることがある場合は、機械学習実験の最前線からの教訓を共有したPinterestのリードデータサイエンティストであるGraceHuangやシリアルアントレプレナーのAurelienGeronなどとのインタビューに固執したいと思うでしょう。 、機械学習エンジニアになるための洞察を共有した人。
最近では、LoricaにAvner Bravermanが加わりました。そのスタートアップ、Binarisは、サーバーレスをWebスケールおよびエンタープライズアプリケーションに導入することを目的としています。
今週の機械学習とAI
ホストのSamCharringtonは、機械学習とAIのビジネスと消費者向けアプリケーションに焦点を当てた業界調査会社であるCloudPulse Strategiesの創設者であり、彼のポッドキャストは、データサイエンティスト、開発者、エンジニア、CTO、ビジネスリーダーのターゲットを絞ったオーディエンスを対象としています。 。
初心者は、最初は少し技術的なポッドキャストで足を濡らしたほうがいいかもしれませんが、現場の人はここで好きになることがたくさんあります。
最近の傑出したエピソードの1つは、Inventecの機械学習のチーフサイエンティストであるTrista Chenが、産業環境で機械学習を展開した経験について話し、別のエピソードは、セキュリティ、脅威の検出、ソフトウェアファズのための機械学習を掘り下げているPacific NorthwestNationalLaboratoryのNicoleNicholsを特集しました。テスト。
SuperDataScience
有益なだけでなく、やる気を起こさせるようなポッドキャストをお探しの場合は、データサイエンスのコーチでありライフスタイルの起業家でもあるホストのキリルエレメンコによるこの人気の番組をご覧ください。
この分野のリーダーとの面談に加えて、最近、カリフォルニア大学サンディエゴ校のBradley Voytekが立ち寄り、Uberの最初のデータサイエンティストとしての経験について話し合いました。EllieMaeの製品コンプライアンスおよび戦略担当副社長であるLuis Blancoは、 American Expressのデータサイエンティストチーム— Eremenkoはまた、単に1日を盛り上げることを目的とした短い毎週金曜日のショーを発行しています。
たとえば、最近のエピソードではポジティブな感情とネガティブな感情を認めることに注目し、別のエピソードでは罪悪感と恥を探求しました。
学習機械101
人工知能と機械学習の「穏やかな」紹介として請求されるこのポッドキャストは、認知科学と電気工学の常勤教授であるリチャードゴールデンが主催し、面白いアプローチでAI分野の謎を解くことを目的としています。
一部のエピソードは非常に技術的になり、最近の記事では、AICとGAICを使用して最適なモデルを選択する方法、一階述語論理とマルコフ論理ネットを使用してアルゴリズムの常識的な知識を表現する方法、論理ルールを使用して知識を表現する方法を探っています。
他のエピソード（チューリングマシンの議論を使用してコンピューターができることとできないことを探る最近投稿されたポッドキャストなど）は、部外者にとっても楽しいものです。
産業における人工知能
このリストで最も実用的なポッドキャストの1つである、Emerj Artificial IntelligenceResearchの創設者であるDanielFaggellaの毎週のショーでは、製薬、銀行、小売、防衛などのセクターにおけるAIの可能性について考察しています。
魅力的な最近のエピソードでは、有名なコンピューター科学者のユルゲンシュミットフーバーが製造業の未来について話し、別のユニティテクノロジーズのダニーランゲがファゲラに加わり、シミュレートされた環境の自動車分野への応用について話しました。
彼はまた、さまざまな業界で働く人々が関心を持つであろう幅広いビジネストピックを探求しています。 たとえば、最近のあるエピソードでは、経営幹部がビジネスにおけるAIのトレンドに追いつく必要がある理由を探りました。データブリックスの機械学習プラクティスのリーダー、ブルックウェニグからの洞察で、Facebookのジェイソンサンドラムが最近ポッドキャストに登場し、AIプロジェクトのデータサイエンスチームの構築に関する洞察を共有しました。 。